双目标定(Stereo Calibration)是计算机视觉中的一个重要步骤,特别是在使用双目摄像头进行三维重建、深度估计等任务时。以下是基于OpenCV进行双目标定的基本原理、步骤及示例代码: 1. 双目标定的基本原理 双目标定的目的是获取两个摄像头的内参(如焦距、光心等)和外参(如摄像头之间的旋转和平移关系)。这些参数对于后续的...
3、立体标定函数stereoCalibrate()原理:不要使用该函数一次性计算出所有参数,可能导致异常结果; ①使用calibrateCamera()函数计算相机的内参数,畸变向量; ②根据如下图的关系,每幅图像对都可以计算出一对R、T; ③采用鲁棒的Levenberg-Marquardt迭代算法找到最小投影误差,计算出最佳R,T作为立体标定参数; 4、立体测量的...
双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标定对左右两幅图像进行立体校准和对齐,最后就是确定两个相机的相对位置关系,即中心距。 首先看一下双目测距的基本原理: 假设有一个点p,沿着垂直于相机中心连线方向上下移动,则其在左右相机上的成像点的位置会不断变化,即d=x1-x2的大小不断变化,并且...
总结:使用OpenCV进行的立体视觉测距,其实思路是这样的:根据摄像头的成像原理(表现为小孔成像等效模型)和具体设备的成像特性(表现为光心距离,两个焦距,两个镜头安装的相对位置),设法建立像和真实世界的映射关系(表现为上述五个参数),并以摄像机系统为参考系,为真实世界建立绝对坐标系(该坐标系的具体形式请看下文),通...
当摄像头被标定时,我们把它们传递到stereoCalibrate()方法中,并且设置CALIB_FIX_INTRINSIC标志。我们还传递在两幅图中捕获的3D点和对应的2D像素坐标。 该方法计算了两个摄像头之间以及本征矩阵和基础矩阵之间的旋转和平移。 步骤3:立体校正 利用摄像头的...
2、在使用 cvStereoCalibrate 进行双摄像头定标时,flags 的设置怎样才是最优? 我目前的设置是 CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO + CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT + CV_CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH 同样地,怎么把定标得到的两个摄像头之间的平移矩阵参数 Transaction_matrix 转换为实际的物理量?其中的 Tx 值应该是两个摄像...
stereoCalibrate 1doublecv::stereoCalibrate ( InputArrayOfArrays objectPoints,2InputArrayOfArrays imagePoints1,3InputArrayOfArrays imagePoints2,4InputOutputArray cameraMatrix1,5InputOutputArray distCoeffs1,6InputOutputArray cameraMatrix2,7InputOutputArray distCoeffs2,8Size imageSize,9InputOutputArray R,10Input...
由于OpenCV中cvStereoCalibrate总是会得到很夸张的结果(见下文5.1问题描述),所以最后还是决定用Bouguet的Matlab标定工具箱立体标定,再将标定的结果读入OpenCV,来进行后续图像校准和匹配。 Matlab标定工具箱的参考链接如下: http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ ...
调用stereoCalibrate函数,得出R和T矩阵 double rms = cv::stereoCalibrate(objRealPoint, imagePointL, imagePointR, cameraMatrixL, distCoeffL, cameraMatrixR, distCoeffR, cv::Size(imageWidth, imageHeight), R, T, E, F,cv::CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS, ...